随时技术的发展,也出现了采用固定式或动态阈值分割方式进行检测的算法,但此方法同样存在缺陷:
1、镜头镜片区域结构纹理复杂,单一的阈值方法不能区分缺陷和产品本身结构;
2、镜头的端面、凸台区域,存在大量的纹理干扰,现有的阈值方法难以进行有效分割缺陷;
3、现有方法采用定焦采图的方式,获得的缺陷尺寸不准确,导致漏检率难以控制。
因为手机镜头的端面区域和凸台区域存在一定的高度差,现有技术中需要拍摄两张图像并进行两次算法检测,导致检测速度慢、cpu负载高。而本发明的端面和凸台检测方法有效地解决了这一问题,具体来说,根据本发明的一种实施方式,本发明的端面和凸台检测方法需要对端面和凸台按照如下公式的模板匹配获得r(x,y)值时得到两组值(x1,y1,phi1;x2,y2,phi2)分别代表定位的x坐标、y坐标和角度:
之后对凸台图片进行仿射变换后与端面图片对齐,
1.1缺陷的定义
当前对于缺陷有两种认知的方式,种是有监督的方法,也就是体现在利用标记了标签(包括类别、矩形框
或逐像素等)的缺陷图像输入到网络中进行训练.此时'缺陷意味着标记过的区域或者图像。第二种是无监督的
方法,就是将正常无缺陷的样本进行学习,学习正常区域的特征,网络检测异常的区域。
缺陷检测的任务大致分为三个阶段分别是缺陷分类、缺陷定位、缺陷分割,如下图所示,缺陷分类需要分类出
缺陷的类别(色、空洞、经线) ; 缺陷定位不仅需要获取缺陷的类别还需要标注出缺陷的位置; 缺陷分割将
缺陷逐像素从背景中分割出来。
可以离线进行检测,在对材料表面的瑕疵以及半透明材料内部瑕疵进行快速检测的同时能够直观的给予生产反馈,可以广泛应用于塑化工业、造纸及纤维工业、电子工业、金属工业等领域。表面瑕疵往往是企业根据自己的需求,向测量仪器供应商定制非标项目,所以设备的检测与否与设备的供应商技术水平和设计经验有着很大的联系。下面通过“表面瑕疵检测系统”介绍下瑕疵检测的对象和应用行业。以上信息由专业从事工业瑕疵检测的宣雄于2024/7/14 8:46:43发布
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